1. r95: 일일 강수량에서 상위 5%에 해당하는 값. 극단적인 폭우를 분석할 때 사용.
2. r99: 일일 강수량에서 상위 1%에 해당하는 값. 극단적인 폭우나 홍수를 분석할 때 사용.
3. rx1day: 관측 기간 동안 하루에 내린 강수량. 전체적인 강수 이벤트 분석
4. rx5day: 연속된 5일 동안의 강수량. 집중적인 강수 이벤트 분석.
5. cwd: 연속적으로 비가 내린 날 수. 지속적인 비가 내리는 기간 분석.
6. cdd: 연속적인 건조한 날 수. 가뭄 및 건조 기간 분석.
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목적: 기후변화에 따른 피해량 산출을 위한 자료.
소개: 2015년 기준 농업 생산량을 100으로 설정, 30년간 국가별 농업 생산량 증감 평균 지도.
양수 값: 해당 연도 생산량이 2015년보다 높음 (더 많은 농산물 생산).
음수 값: 해당 연도 생산량이 2015년보다 낮음 (생산량 감소).
0 값: 해당 연도 생산량이 2015년과 동일.
출처: FAOSTAT Database.
Cell In[11], line 21 def plot_extreme_rainfall_graphs(production_index_values, cwd, cdd, r95, r99, rx1day, rx5day, emissions): ^ IndentationError: unexpected indent